Course Outline

AI/ML을 워크플로우 자동화에 적용하는 방법

  • AI 주도 자동화 개요
  • 워크플로우에 AI/ML 모델 이해하기
  • Make의 API 및 자동화 기능 소개

AI/ML API를 Make에 연결하기

  • AI/ML 서비스 (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face) 사용하기
  • 자동화를 위한 AI 모델 API 호출하기
  • API 인증 및 보안 처리하기

감정 분석 및 텍스트 처리

  • 고객 피드백에서 인사이트 추출하기
  • 텍스트 분류를 위한 NLP 모델 사용하기
  • 감정 기반 자동 응답 생성하기

예측 모델링 및 결정 자동화

  • 예측 분석을 위한 ML 모델 사용하기
  • AI 예측에 기반한 결정 자동화하기
  • 예측 모델을 워크플로우에 통합하기

이미지 및 비디오 처리 자동화

  • 이미지 인식 및 분류를 위한 AI 사용하기
  • 자동화에 객체 감지 적용하기
  • 콘텐츠 모더레이션 및 태깅 자동화하기

AI 기반 자동화 워크플로우 최적화

  • 오류 처리 및 신뢰성 개선하기
  • Make에서 AI 통합 확장하기
  • AI 기반 워크플로우 모니터링 및 유지 관리하기

AI 통합 테스트 및 디버깅

  • API 테스트를 위한 Postman 사용하기
  • AI/ML 모델 응답 디버깅하기
  • 자동화의 정확성과 일관성 보장하기

요약 및 다음 단계

  • 강의에서 배운 주요 포인트
  • 추가 학습을 위한 자료
  • Q&A 및 마무리 발언

Requirements

  • Make를 사용하여 워크플로우 자동화를 경험
  • API 및 웹훅에 대한 이해
  • AI/ML 개념 및 모델에 대한 기본 지식

대상자

  • AI/ML 엔지니어
  • 데이터 과학자
  • 기술 혁신가
 14 Hours

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